すべての記事を、それが実際に動かす銘柄・トレンド・競合につなぐライブなインパクトグラフ——方向、理由つき、ノイズは除去。
ふつうのニュース API が返すのは、記事が言及した企業すべてのティッカー配列です。意味を知るには結局、記事を読むことになります。私たちは、記事が実際に動かす各銘柄を、方向・チャネル・理由つきで返します。
{
"tickers": ["MU", "NVDA", "AMD",
"INTC", "MTE.XETRA"]
}
{
"name": "Micron Technology Inc",
"ticker": "MTE.XETRA", "type": "stock",
"country": "DE", "direct": true,
"impact": {
"direction": "pos", // up or down
"aspect": "demand", // through what channel
"relevance": 1.0, // how central · 0–1
"reason": "Revenue quadrupled;
$22B deals signal demand."
}
}
多くのフィードは、記事全体を一つのセンチメント値で採点します。しかし一つの記事が、すべての銘柄を同じ方向へ動かすことはまれです——買い手を押し上げる取引は、売り手を沈めます。一括のスコアでは両者を区別できません。私たちはインパクトを銘柄ごとに採点します——方向、チャネル、そしてその理由を。
{
"sentiment": "positive",
"score": 0.68,
"entities": ["Alcoa", "South32"]
}
[ { "ticker": "AA", "direction": "pos", "aspect": "capital", "relevance": 1.0, "reason": "Buys the assets — accretive" }, { "ticker": "S32", "direction": "neg", "aspect": "capital", "relevance": 1.0, "reason": "Divests those operations" } ]
平坦なキーワードタグではなく、25ファミリーにまたがる330+ノードの megatrend タクソノミー（拡大中）。各記事はその震源と、波及する関連トレンドにマッピングされるので、その上にテーマ別フィード、スクリーナー、トレンドダッシュボードを構築できます。
すべてのエンティティはtypeを持ちます。株式だけではありません——OpenAI や Anthropic を、AAPL と同じように、IPO のずっと前から追えます。
すべての記事が、クエリできるノードとエッジになります——ニュース、エンティティ、トレンドが、型付きの関係でつながる。方向・チャネル・理由はエッジに乗ります。
クリーンなインパクトフィードをモデルに流し込む——銘柄ごとの direction、aspect、relevance と一行の理由つき、ETF/まとめ記事のノイズはすでに除外済み。
メソドロジーを見る →「このテーマでどの銘柄が影響を受け、なぜか」を一つのクエリで——megatrend、aspect、direction でスクリーニングし、センチメントスコアではなく理由を読む。コード不要。
プレイグラウンドを試す →インパクトを理解する機能を素早くリリース——認証付きの GET 一回で、株式・非上場企業・FX・暗号資産にわたる、根拠つきの構造化インパクトが返ります。
開発を始める →